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2001 年人类基因组计划 (Lander 等人，2001) 完成后，分子生物学和遗传学领域发生了变化。该计划首次提供了有关人类基因组成的近乎完整的信息，标志着所谓的“后基因组学”时代的到来，该时代的特征是可以获得来自“基因组规模”方法的大规模数据集。反过来，这又导致了生物学方法论的转变，从精心构建的假设驱动研究转向无偏见的数据驱动方法，有时称为“组学”研究。这些研究近年来引起了哲学界的兴趣：参见 Burian (2007)、O'Malley 等人 (2010)、Ratti (2015)；有关当代后基因组生物学中大规模数据驱动方法的更一般哲学讨论，请参阅 Leonelli (2016)、Richardson 和 Stevens (2015)。回想一下，组学研究分为三大类：“基因组学”、“转录组学”和“蛋白质组学”。这三个类别的显著特征如下（我们并不声称这些特征涵盖了这三个类别中的任何一个；但它们是与本文相关的特征）。基因组学是研究细胞内的完整基因集（由 DNA 组成）。细胞过程导致遗传信息被转录（复制）到称为 RNA 的分子中。“信使 RNA”（mRNA）携带与基因遗传序列相对应的信息。转录组学是研究基因组产生的全套 RNA 转录本。最后，mRNA 中编码的信息被细胞机制（称为核糖体）用来构建蛋白质；蛋白质组学是对细胞内这些蛋白质的系统研究。蛋白质是细胞的最终主力；蛋白质组学研究旨在表征由蛋白质网络介导的细胞功能，其中节点代表蛋白质，边代表它们之间的物理/功能相互作用。有关基因组学、转录组学和蛋白质组学的更多背景信息，请参阅 Hasin 等人 (2017)。大规模组学研究通常被描述为“无假设”。举一个基因组学的例子：基因组编辑技术的进步意味着现在可以在实验室中生成“功能丧失”突变体。此类突变是失活的，因为它们会导致细胞内基因的功能丧失。近几年，CRISPR-Cas9 技术应运而生，这使得针对人类基因组中近 20,000 个基因中的任何一个，创建有针对性的丧失功能突变体成为可能。
大规模研究中的假设驱动科学
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